基于ADSP-TS201的／雷達恒虛警實現

1 引言

　　雷達恒虛警(CFAR-Constant False Alarm Rate)在雷達系統中有著重要的作用和地位。恒虛警處理可以避免雜波變化影響的檢測閾值，提高雷達在各種干擾情況下的檢測能力。

　　美國模擬器件公司(ADD的ADSP-TS201處理器具有高速運算能力、可時分復用、并行處理、數據吞吐率高等特點。該處理器片內集成大容量存儲器，性價比高，并兼有ASIC和FPGA的信號處理性能、指令集處理器的高度可編程性與靈活性，適用于高性能、大存儲量的信號處理和圖像應用。本文主要討論基于ADSP-TS201的恒虛警實現方法。

2 ADSP-TS201簡介

　　ADSP-TS201采用超級哈佛結構，靜態超標量操作適合多處理器模式運算，可直接構成分布式并行系統和共享存儲式并行系統。ADSP-TS201的主要性能指標如下：

最高工作主頻600 MHz(1.67 ns指令周期)；
支持IEEE浮點格式32 bit數據和40 bit擴展精度浮點格式。同時支持8／16／32／64 bit的定點數據格式；
允許128 bit的數據、指令和I／O端口訪問，內部存儲器帶寬33.6 GB／s；
32 bit的地址總線提供4 G的統一尋址空間；
14通道的DMA控制器支持硬件和軟件中斷，支持優先級中斷和嵌套中斷；
4個全雙工LINK端口支持最達500 MB／s的傳輸速度；
JTAG仿真接口允許多片DSP仿真。

3 ADSP-TS201與TS101性能比較

　　ADSP-TS201與ADSP-TS101相比，主要在運行速度、存儲器結構和鏈路口結構上有差別，如表1所列。通過比較可以看出ADSP-TS201的性能比較好，故選用ADSP-TS201實現雷達恒虛警檢測。

4恒虛警檢測原理

4.1選大單元平均CFAR(GO-CFAR)

　　云雨雜波和低分辨率雷達的海浪和地物雜波的包絡服從瑞利分布，其概率密度函數為：

 
　　門限VT一旦確定，背景噪聲(干擾)和雜波干擾會使虛警概率增加，因此恒虛警處理十分必要。雜波干擾環境通常采用單元平均恒虛警。實際工程中為了消除雜波邊緣內側虛警顯著增大，采用選大單元平均恒虛警。

　　選大單元平均CFAR通過兩側2L個距離單元數據平均值估算雜波功率，用雜波功率對所檢測的距離單元數據進行歸一化并乘以門限，作為檢測門限。檢測門限與檢測單元比較，超過門限判斷為有目標，低于門限判斷為無目標。

4.2雜波圖

　　雜波圖可認為是CFAR中的一種，采用參考樣本估計雜波電平。將雷達周圍的二維平面劃分成許多方位距離單元，再將每個方位距離單元的接收信號存入存儲器，每個存儲單元對應一個方位距離單元。一個雜波圖單元可以由一個或幾個分辨單元組成。按照不同的距離和不同的波位計算并存儲雜波圖，利用雜波圖數據設置門限并與雷達回波相比較，檢測低速目標。 雜波圖分為動態雜波圖和靜態雜波圖。靜態雜波圖是在雷達建站時或者定期對雷達周圍的雜波環境進行測量，靜態雜波圖對雷達回波信號按照特定公式進行歸一化處理，一般用于接收機控制增益。而動態雜波圖隨著天線掃描，每個方位單元存儲的信號遞歸更新，天線多圈掃描后，幅度雜波圖存儲相應方位距離單元的雜波均值。檢測門限為相應方位距離單元雜波均值與門限之積。如果被檢測信號大于門限，則判為有目標，否則判為無目標。 5 恒虛警在ADSP-TS201上的實現

5.1運算量、存儲量分析及時間估計

　　首先分析選大單元平均CFAR的運算量和時間。以某一重復頻率為例(重復頻率為184μs，無模糊距離為27.6 km)，整個距離的數據量約為3.6 K個32 bit的字。處理一幀數據的時間約185.5 ms。經多普勒補償后數據量翻倍，實際處理一幀數據(定浮點轉換、取模、CFAR)的時間約為314.5 ms。因此僅用一片ADSP-TS201是無法實現的。

　　然后分析雜波圖的存儲量。將雷達周圍的二維平面劃分為6個掃描區，每個掃描區有91個波位，每個波位存10層(前后各5層)雜波數據。若一個雜波圖單元由2個分辨單元組成，則一個雜波圖單元存儲16 bit，一個掃描區最大存儲量約為30 M，ADSP-TS201內存不能存儲雜波圖數據。

5.2硬件實現

　　采用兩片ADSP-TS201實現硬件設計，每個處理器都連接一個32 MB×16 bit的SDRAM。硬件連接圖如圖1所示。

　　圖中，L表示鏈路口；F表示FLAG引腳；I表示外部中斷引腳；IO表示輸入輸出引腳；DATA表示數據口。

　　DSP1與Flash相連接用于啟動，DSP2與FPGA連接用于接收來自FPGA脈壓后的復數數據。兩個處理器之間的點對點通信是通過鏈路口互聯實現的，每個鏈路口以雙向全雙工方式工作。兩個DSP各自連接SDRAM用于存儲雜波圖數據。DSP1采用EPROM加載方式，DSP2通過鏈路口加載。

5.3軟件實現

　　軟件設計主要實現：定浮點轉換、取模、雜波圖檢測以及CFAR處理。每部分程序都是一個子程序，便于調用、調試?？紤]到實時性要求，程序采用匯編語言，片內利用ADSP-TS201的X，Y雙運算塊并行運算。由于選大單元平均CFAR處理要對兩側L個臨近單元求和，取?？芍苯忧蠛?，把取模和CFAR用一個子程序完成，減少了讀取數據的時間。圖2、圖3分別為DSP1、DSP2的軟件處理流圖。

　　DSP1主要完成加載，頻率通道號為奇數行數據的雜波圖檢測和CFAR，并將一幀數據檢測到的目標信息發送給接口板。DSP1的鏈路口3與接口板相連，將合并后的結果送給接口板用于模糊。

　　DSP2接收來自FPGA脈壓后的數據，將頻率通道號為奇數的數據發送至DSP1，偶數行數據DSP2自行處理。一幀數據處理結束，DSP2將檢測到的目標信息送至DSP1，經DSP1合并后再送出。

6系統仿真結果

　　軟硬件設計完成后，進行功能測試。圖4是背景雜波服從瑞利分布時，采用ADSP-TS201匯編語言對整個雷達目標恒虛警檢測過程仿真得到的結果。采樣點數為1 024點。需要指出的是，恒虛警檢測算法會帶來不同程度的恒虛警損失，與鄰近單元的個數L和積累周期數有關，因此在實現時要盡量減小恒虛警損失。

7 結束語

　　介紹了在ADSP-TS201上實現雜波背景中雷達目標的恒虛警檢測方法，具體討論了實現過程中軟硬件設計，并給出了系統仿真結果。